電子商務應用與解釋之不易,提高法院裁判難度

      由於電子商務的應用往往涉及一些技術層面概念,當法律的適用遇到這些應用與解釋時,不免提高法院在裁判上的困難度。


  以美國馬里蘭州上訴法院在五月初進行的 Beyond Systems Inc. v. Realtime Gaming LLC. 案件言詞辯論為例,由於該案涉及網路與法院管轄權之爭議,審理該案的數位法官均坦承對於律師在言詞辯論過程中所提到的一些技術名詞解釋感到理解上有些困難。該案是由位在馬里蘭州的原告指控位於喬治亞州發展互動軟體的公司,聲稱在 2003 年底自被告收到 240 封垃圾電子郵件,違反該州的反垃圾郵件法。馬里蘭州的地方法院駁回原告的訴訟,乃因現有證據很難判斷被告與馬里蘭州之間有地源上的關聯性,故該法院對於被告沒有管轄權。在上訴法院的言詞辯論中,原告指稱,從新墨西哥州所寄發的電子郵件內附有被告的網站連結;而被告則表示其並未寄發大量垃圾郵件給原告,此外,光是網站的存在以及在網際網路上提供資訊並不能做為法院主張管轄權的依據。


  儘管雙方律師在法庭上互執己見就該案從不同角度進行辯論,但兩邊律師皆表示,要在現階段於法庭上對電子商務及電子通訊提出定義及解釋都不是容易的事,尤其在網際網路這塊領域中,要認清誰是行為主體是難度很高的事。

※ 電子商務應用與解釋之不易,提高法院裁判難度, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=679&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/06)
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電子支付指令可望具有書面支付憑證的同等效力

中國大陸為推動商業銀行電子支付業務健全發展、保障電子支付業務中當事人之權益、防範電子支付業務風險並確保銀行與客戶之資金安全, 繼 中國銀行業監督管理委員會 (銀監會)於 5 月 19 日發佈《電子銀行業務管理辦法(徵求意見稿)》(草案)之後,中國人民銀行 於 6 月 9 日公佈《電子支付指引(徵求意見稿)》 (草案), 公開諮詢大眾的意見。該草案規定電子支付指令 ( Electronic Payment Instruction, EPI ) 與書面支付憑證可以相互轉換,兩者具有同等效力。   為達到安全控制,該草案不僅要求銀行採用規定的資訊安全標準、技術標準、業務標準,建立有效的管理制度,同時要求確保業務處理系統的安全性、交易資料的不可否認性、資料儲存的真實性、客戶身份的辨識性,以妥善管理安全認證資料。此外,該草案還對支付過程中所發生的錯誤與責任作了詳細規定。 在風險控制方面, 銀行亦應針對不同客戶,在電子支付業務類型、單筆支付金額和每日累計支付金額等方面作出合理限制。銀行通過網路提供網上支付業務,公司行號與個人客戶之單筆支付金額不得超過 5 萬元。  該草案所稱電子支付是指公司行號或個人通過電子終端機,直接或間接向銀行業金融機構發出支付指令,實現貨幣支付與資金轉移。 電子支付的業務類型分為網上支付(透過網路)、電話支付、移動支付(透過行動通訊設備)、銷售點終端 (point of sale) 交易、自動櫃員機 (ATM) 交易和其他電子支付。

韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險

韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但大數據和機器學習技術的快速發展,人工智慧(以下簡稱AI)已成功應用於許多內容生成,大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本,但從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統,已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」[1],這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的各方(AI業者、著作權人、AI使用者)提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為,雖然隨著人工智慧技術的迅速發展,在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益,但也出現了一個無法預測的環境,影響到著作權產業和創作活動的各個方面;有人將生成式AI用作創作工具,同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此,韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」,於2023年2月成立,以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法,並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分,從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解,亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向,而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等,制定出合理的解決方案,並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4],同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為: 一、生成式AI技術與著作權(생성형 AI 기술과 저작권)[5]:從著作權角度看生成式AI技術,說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導(AI 사업자에 대한 안내사항)[6]:包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時,確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出;該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案(法案編號2122180)[7]規定,於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導(저작권자에 대한 안내사항)[9]:在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習,可以透過適當方式表達反對,以防止作品被用於人工智慧學習;即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習,亦可適當地採取技術手段來防止,以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導(AI 이용자에 대한 안내사항)[10]:提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況,並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如,提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字,從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出,然後將其發佈到平台上的方法,將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲,也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時,對學術研究或投稿,該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源,並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記(AI 산출물과 저작권 등록)[11]:與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出,不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”(추가 작업)的情況下,該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性,可以進行著作權登記。但是,著作權註冊的效果僅限於附加的部分(추가 작업한 부분)[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義,例如:為什麼AI的學習會涉及著作權問題?如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人,AI業者如何獲得合法使用權?個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎?AI產出物是否無法受到著作權法保護?等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例,並依其現行法令或見解趨勢,提供主管機關的看法或解答。 此外,為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢,該指引並精要的整理出下述主題,包括:使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明,做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款,顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出,韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題,目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權,與創作時運用AI的侵害他人權利的風險,以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定,但促進人工智慧技術發展和相關產業發展,均為韓國關切議題;AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此,該手冊除提供AI的技術背景說明外,並強調該指引並非修法政策的官方說明,同時以如何降低風險與維護權益的角度,提醒生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者,提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解,除風險說明外並以問答方式強化重點提示,並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考,內容本身精要但附錄細節說明詳盡,但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言,內容簡明且建議措施直接具體,值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」,檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [2]詳前註指引之前言,頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃,此部分較屬政策措施方向,較非指引重點,故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引,頁7。 [6]同前註指引,頁15。 [7]去年5月,國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案,其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520,(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [8]同前註1指引,頁21。 [9]同前註1指引,頁23。 [10] 同前註1指引,頁29。 [11]同前註1指引,頁39。 [12]同前註1指引,頁41。

日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》

日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險,保護和行使著作權人權利,於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》,以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的資料為基礎,制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分,第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」,依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的區分方式,分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(業務)使用者(事業利用人)」和「業務外利用者(一般利用人)」四個利害關係人,依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施,以及提供和使用人工智慧系統和服務時,安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人(例如表演人)的權益保護,從權利人的思考角度,建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的(著作權)法律上利用行為[2]。其次,說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制;於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施;最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中,針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係,除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(事業與一般利用人)」,提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍,並提供如何降低風險的對策。同時,從權利人角度提供如何保護權益的指引,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下: 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製,無需獲得權利人的授權,但是,該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容,而進行額外學習;為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現;對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」,這三個情況係同時存有「享受」著作目的,不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷,資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下,未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時,屬於「不當損害著作權人利益」的要求,將不適用(日本)著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料,則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權,人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法,如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下,則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」, 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一,權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性(依拠性)」要件,例如:AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名(標題)或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出,除利用人外,開發或提供者亦有負侵權責任的可能,特別是--人工智慧頻繁產生侵權結果,或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果,但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時,可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品,甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物,不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態,該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧(AI)科技迎來契機,其生成內容隨著科技發展日新月異,時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售,或是將Chat GPT內容當作補習班教材,均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件,單純機械性的AI自動生成,基本上欠缺「人的創造性」,非著作權保護對象,已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本?賦予AI訓練合法使用既有著作,應有的界限?衡平(賦予)既有著作的著作權人權益?AI服務提供者應負那些共通義務?是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任?AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件?等等諸此進一步的疑義,則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》,我們可以清楚的看出,在樹立成為AI大國的國家發展政策下,其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製,但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任,彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時,做為完善相關法令機制的重要參考。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] 文化庁著作権課,「AI著作権チェックリスト&ガイダンス」,令和6年7月31日,https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf,最後閱覽日:2024/08/20。 [2] 詳見前註,頁31。 [3] 詳見前註,頁7。 [4] 詳見前註,頁8。 [5] 詳見前註,頁9。 [6] 詳見前註,頁9。 [7] 詳見前註,頁35。 [8] 詳見前註,頁36。 [9] 詳見前註,頁42。

紐西蘭通過數位身分服務信任框架,如經簽署將於2024年施行

紐西蘭眾議院(New Zealand House of Representatives)於2023年3月通過數位身分服務信任框架法案(Digital Identity Services Trust Framework Act,以下稱本法案),旨在建立數位身分信任制度。本法案為數位身份服務商提供自願認證計畫,政府將授予符合信任框架規範之服務商認證。數位經濟與通訊部(Minister for the Digital Economy and Communications)指出,數位身份目前缺乏一致的辨識標準,而信任框架的訂定將有助於緩解身份盜用、詐欺與隱私資料外流之風險。茲所附言,本法案如經總督簽署將於2024年生效。 蓋紐西蘭針對政府數位化與數位轉型已擬定多項計畫、策略,其中包含建構安全、分散且以用戶為中心的數位身份管理制度,而本法案的通過與施行將為上述制度奠定基礎,其特性說明如下: 一、去中心化資料儲存:數位身分資料傳遞是由資訊提供者(如政府、銀行或公用事業公司等持有個人資訊者)、用戶(資料所有者)與服務商三方形成連結網絡,而非源自集中保存身分資料之數據資料庫。 二、以用戶為中心:若用戶有驗證或提供身分資訊之需求,經過政府認證符合信任框架規範的服務商,可在用戶的許可與請求下,傳送相關資料給用戶指定之第三方(需求者)。 三、非強制性機制:紐西蘭政府將不會強制服務商、用戶及需求者使用依本法案所建構之數位身分信任機制。 四、交互認證:基於紐西蘭與澳洲的單一經濟市場議程(Single Economic Market, SEM),本法案將符合對應英國、澳洲與加拿大有關數位信任之規範,減少因法規差異產生之成本和歧視。

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